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Enregistrement W7125534433 · doi:10.1093/fampra/cmaf105

Family physician and specialist care for persons with dementia living in the community: through thick and thin

2025· article· en· W7125534433 sur OpenAlexafffundabout
Deniz Cetin-Sahin, Nadia Sourial, Susan E. Bronskill, Dallas Seitz, Laura C. Maclagan, Claire Godard-Sebillotte, Victoria Massamba, Louis Rochette, Machelle Wilchesky, Sid Feldman, Andrea Gruneir, Eric E. Smith, Jean‐Baptiste Beuscart, Manuel Montero-Odasso, Christina Diong, Geneviève Arsenault-Lapierre, Julie Kosteniuk, Saskia Sivananthan, Delphine Bosson-Rieutort, Mélanie Le Berre, Kori Miskucza, Serge Gauthier, Mario Gregorio, Rosette Fernandez Loughlin, Colleen Maxwell, Debra Morgan, Jacqueline Quail, Erik Youngston

Notice bibliographique

RevueFamily Practice · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueGeriatric Care and Nursing Homes
Établissements canadiensUniversité LavalUniversity of TorontoWestern UniversityCentre Intégré Universitaire de Santé et de Services Sociaux du Centre-Sud-de-l'Île-de-MontréalInstitut National de Santé Publique du QuébecUniversity of CalgaryMcGill University Health CentreInstitute for Clinical Evaluative SciencesMcGill UniversityJewish General HospitalCanadian Rural Health Research SocietyUniversity of AlbertaUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchConsortium canadien en neurodégénérescence associée au vieillissement
Mots-clésDementiaCornerstoneSpecialist careMEDLINEHealth careFamily health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Persons with dementia living in the community are vulnerable to service disruptions as they rely on a mix of outpatient care from different types of physicians. To demonstrate how outpatient physician visits evolved among persons with dementia during a health crisis compared to the prior year. METHODS: Using administrative databases, two retrospective cohorts (2019/pre-COVID-19 pandemic; 2020/pandemic) of community-dwelling persons with dementia aged 65+ were identified within three Canadian provinces (Alberta, Ontario, and Quebec). We measured the rates of visits (total/virtual/in-person) to family physicians, cognitive specialists (neurologists, geriatricians, and psychiatrists), and other specialists. Provincial incident rate ratios (IRR) and 95% confidence intervals (CIs) were calculated by comparing three pandemic periods (first wave; interim period; second wave) to the corresponding pre-pandemic periods (reference) and subsequently pooled using a meta-analysis to obtain overall estimates. RESULTS: Pre-pandemic (n = 160 288) and pandemic (n = 166 392) cohorts had similar characteristics. Although significant increases in family physician visits within provinces were observed during certain periods, there was no significant change in overall estimates compared to pre-pandemic levels. Overall cognitive (IRR 0.85, CI 0.80-0.90) and other specialist (IRR 0.71, 0.56-0.90) visits were significantly lower in the first wave compared to pre-pandemic period. There was a significant increase in virtual visits and a significant decline in in-person visits across all physician types throughout the pandemic periods. CONCLUSION: Family physicians are the cornerstone of sustaining dementia care during health crises such as the COVID-19 pandemic, in part due to virtual care. Future research may investigate long-term outcomes of abrupt disruption in specialist and other community care.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,034
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,089
Score d'incertitude au seuil0,177

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,034
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,062
Tête enseignante GPT0,401
Écart entre enseignants0,339 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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